[일반] 신경망으로 decision boundary 구하는 게 가능함?

[익명(118.235)]

이진 분류라고 할 때

로지스틱 회귀는  W^T X =0 인 그래프를 그리면 그게 decision boundary이잖아요

근데 딥러닝은 저런 결정 경계를 어떻게 구하나요??

특정 input이 들어왔을 때 이게 어떤 class이다 이건 알 수 있겠지만

그 경계를 신경망에서 구할 수 있는지 궁금합니다.

[딥부이 1(165.194)]

잘은 모르겠는데 수치적으로 시각화하는거라면 2차원 데이터에 대해 입력값을 랜덤샘플링으로 뿌려준 뒤에 출력값을 scatter plot 해보면 대충 0인 부분이 decision boundary 이구나 보이기는 할듯?

[딥부이 1(165.194)]

linear classifier처럼 해석적으로 구할 수 있는지는 몰?루

[딥부이 1(165.194)]

그러니까 입력 차원이 x1, x2이고 y값이 -1~1이라고 했을때 plot할때는 x1,x2 평면 상에 y를 파랑-빨강으로 컬러플롯

[익명(118.235)]

답변 감사합니다 일단 stackoverflow 뒤져보니까 grid로 격자를 뿌려서 그 격자값들에 대한 예측을 다 시행한다음, 그 예측 결과를 가지고 decision boundary을 시각화할 수 있다고 하더라고요. 말씀하신 거랑 거의 비슷한 것 같습니다

[익명(118.235)]

다만 궁금한건 댓글로 언급해주셨다시피 해석적으로 구할 수 있는지(그니까 로지스틱 회귀 boundary 식 구하듯이 온전한 식을 구할 수 있는지)가 가장 궁금합니다

[익명(122.43)]

GMM으로 될것같은뎅

[익명(218.146)]

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